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这个项目就像一张精心整理的"藏宝图"，专门收录用生成式AI和深度学习做分子设计的前沿论文。目前已经攒了951颗星，还在持续更新中。它的核心价值在于帮科研人员省下大量翻文献的时间——你想找"用AI设计新药分子"的相关论文，不用再在Google Scholar里大海捞针，直接来这个仓库按分类翻就行。 项目最大的亮点是分类体系特别细致。它把分子设计相关的论文分成了十几个方向：有做分子优化的、做文本生成分子的、基于靶点结构设计的、基于配体设计的，还有专门讨论数据集和评估指标的。每个分类下都是精挑细选的论文列表，而且作者还在不断扩充内容，比如分子优化板块就是新加的。这种细致的分类让研究者能快速定位到自己感兴趣的子领域。 这个仓库最适合药物化学、计算化学领域的研究生和科研人员使用。如果你正在做AI药物发现相关的课题，或者想了解生成式AI在分子设计领域的最新进展，这里就是你的"论文导航站"。它也能帮刚入门的学生快速建立这个领域的知识框架，知道哪些团队在做什么方向。 上手几乎零门槛，不需要任何编程基础。你只要会看GitHub页面、能点开链接读论文就行。不过要注意，这个仓库是纯论文列表，不是代码库，所以想直接跑模型的话还得去论文里找开源代码。另外，因为涉及大量专业术语，最好具备一定的化学或药学背景，否则可能看不太懂论文标题里的专业名词。总的来说，这是一个非常实用的学术资源整理项目，值得相关领域的研究者收藏。